4月17日消息，近日河南省濮阳市华龙区法院发布了一则案件。
小王是一名网络主播，正值颜值巅峰，圈内人气和名气节节攀升。一场车祸使小王身体受伤、容貌受损，通过诉讼法院判赔，无事故责任的小王29.6万元。
面部伤残7级的小王伤愈后，伤疤格外影响靓丽形象，小王决定整容换”新颜。5年时间，祛疤整容花费12万元。
小王将案涉车辆投保的两保险公司诉至濮阳市华龙区法院。法院审理认为，据小王提交的病历显示，其接受治疗部位，仍为本案交通事故的受伤部位，小王本次治疗与涉案交通事故，仍具有直接关联性。法院依法支持小王的诉请，赔偿其部分整容费用，双方服判息诉。
律师表示，本案中小王作为网络主播，因交通事故导致面部伤残，严重影响正常的工作生活，此时必要的美容治疗已不属于狭义的美容项目，而是伤后必要的恢复性。
治疗性医疗项目，其目的是使面部尽量恢复到以前的完好状态，尽可能避免伤者因面部损害产生生活不便和心理影响，从而帮助受伤者尽快恢复到生活正常状态。
诸如此类，人民群众对美好生活向往的需求，只要于法有据人民法院将依法予以支持。
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4月17日下午，在北京知识产权法院公开开庭审理了“芒果TV”诉“拦精灵”自动跳过APP开屏广告不正当竞争二审案件。法院当庭判决驳回上诉，维持原判。专家提醒广告应合法，用户可一键关闭，保障消费者权益，促进平台发展。
3月29日消息，近日，小米竞品哪吒汽车直播间涌入大量米粉，直播间弹幕狂刷小米SU7。弹幕上网友刷屏表示像小米汽车，主播回复网友表示：哪里像，接近5米的车长，接近3米的轴距，接近2米的车宽外加风火轮。”当看见网友在直播间刷屏我爱小米时，主播破大防重复大喊：我爱哪吒！我爱哪吒！这里是哪吒汽车直播间！”近日，哪吒汽车的投资人周鸿祎直言批评哪吒汽车老�
女主播一条小团团”堪称超级网红，其斗鱼粉丝达2600万，抖音粉丝更是达3700万。随着她被捕”消息传出，加上已经有一段时间没有进行直播，她的粉丝数量近期呈现出持续下降的趋势。2020年9月，小团团导航语音独家上线高德地图，成为高德地图最年轻的导航员。
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小米公司发言人表示，我们关注到一用户在社交平台发布小米SU7Max提车两天前保险杠掉漆的视频，经核实，该用户视频中存在失实的内容。这位用户并非小米SU7Max首任车主，也并非提车两天。值得一提的是，雷军今天还公布了小米SU7锁单量，截止4月20日，锁单量超过了7万辆，预计小米全年交付目标会超过10万辆。
今年年初，因为闯入快手首届“农技之星”大赛决赛圈，85后三农创作者邓燕（快手账号:农业小燕子）来到北京。11年前，她也是这座城市熙熙攘攘人群中的一员，每天奔忙于办公室和园林绿化现场。几百个日日夜夜后，家人的呼唤和职业的迷茫，让她开始重新审视自己的人生，并作出返乡筑梦的决定。2013年结束北漂那一天，忐忑不安的邓燕想不到，自己日后能在吉林四平将�
现在越来越多的人开始追求面部立体感了，所以近几年隆鼻成为了一个非常热门的话题，鼻尖是否翘、鼻尖高不高、鼻头大不大都是大家热衷于讨论的。但除了鼻子以外，有一个部位经常被大家忽略，它与鼻型以及整个脸型都息息相关，不重视的话不仅会影响鼻子的美观，甚至还会加重法令纹更显老态，它就是鼻基底。且它采用独特的LTCT制备工艺，能够完整保留材料的天然多孔支架，宏观下材料的丰富多孔结构，及微观下的丰富纳米级孔隙也得以保留，从使得材料具有更大的比表面积，因此也可以更加高效的刺激胶原的再生，提高真皮层胶原的密度，不管是鼻基底凹陷是少女线不清晰，均可以选择HERiiAN羟基磷灰石，为美加冕。
在人鱼线和马甲线还傻傻分不清楚的时候，又出现了一个“少女线”，那这个风很大的少女线又是什么东西呢?据统计女性到了25岁之后，每天都会保持0.2mm的速度衰老，皮肤开始变得松弛下垂，原本紧致的下颌轮廓也会变得越来越模糊，不仅会显得人胖会更加显老。所以下颌缘是否清晰是很重要的，不仅会影响你的美感还会影响年龄感，因此下颌线也就被叫做“少女线”，是体现少女感的一大关键。HERiiAN赫伊兰采用的天然羟基磷灰石取材于牛股骨松质骨，为天然活性材料，采用独特的LTCT制备工艺，完整保留材料的天然多孔支架，增加材料与组织的接触面积，能更快刺激胶原再生，同时也能让美更顺利的展示出来。
随着时光流转，岁月的痕迹逐渐爬上脸庞，让人不禁感叹青春的流逝。在医学美容技术日新月异的今天，面部年轻化已不再是遥不可及的梦想。相信在未来，上海首尔丽格将继续为更多的人们带来美丽与自信。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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